AI Coding，尤其是主打应用生成的平台，是不是有些过于饱和了？

Lovable、Bolt、Replit、Figma Make、v0 和 Base44 ...... 国内还有 NoCode、YouWare、TrickleAI、We0 等平台。

这么多平台，最后谁能做成？这个领域还有创业机会能挤进去吗？a16z 两位合伙人发布的文章，带来了不同角度的思路：AI 应用生成平台不是太多，反而太少了。

AI 应用生成工具领域的发展就像基础模型的竞争一样，不是一个赢者通吃（winner-take-all）的市场，而是各家在逐步找到差异化空间，实现共存，市场规模巨大且在持续增长。

会有为不同水平的用户量身定制的平台，从普通消费者到半技术背景的产品经理，再到资深开发者。换句话说，对于每一种应用类型，都会有一系列解决方案，来匹配用户期望的参与深度和技术水平。

不要做通用！一定要垂直！要细分！

TLDR: 

AI 应用生成工具领域，并不是在进行零和博弈，而是在开拓各自的差异化空间，并实现共存。

基础模型之间根本就不是竞争对手，而是互补的。基础模型市场并没有出现单一的赢家，反而持续是扩张，催生了更多的模型、更强的多样性和持续的创新。并且，价格不降反升。

使用一个 AI 工具反会增加用户为另一个工具付费和使用的可能性。

每个产品都将拥有其专属的、不重叠的用户群。同时，它们也会吸引一部分在多个平台间工作的资深应用生成用户，这些人会根据专业化需求在不同产品间切换。

近 21% 的 Bolt 用户也浏览了 Lovable。此外，15% 的 Base44 用户也访问了 Lovable。活跃于多个应用生成平台的用户，在以互补的方式使用这些平台。

「专有」将优于「通用」。专注于开发某一类型的产品，很可能比能生成所有类型但表现平平的产品要好。

原文：https://a16z.com/specialized-app-gen-platforms/

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01 

模型之间是互补而非竞争

仔细观察 AI 应用生成领域的现状，你会发现一个有趣的现象：这个领域涌现的平台并不是在进行零和博弈，而是在开拓各自的差异化空间，并实现共存。这其实并不让我们感到意外，因为我们已在基础模型市场里见到过了完全相同的模式。

2022 年，业界对于基础模型普遍有两个错误的假设。首先，人们认为这些模型基本上可以相互替代，就好比是可互换的云存储服务，既然选择了一个，就没有必要再用另一个了。其次，当时的逻辑是：如果模型可被替代，竞争就会将价格压到谷底，获胜的唯一途径就是提供更低的价格。

但实际情况并不是这样的。我们反而看到了市场朝着不同方向的爆发式增长。

Claude 开始深入代码和创意写作领域；

Gemini 在多模态能力和性价比方面展现了独特优势；

Mistral 则全力投入到隐私和本地部署；

而 ChatGPT 则加大投入，巩固其作为「大本营」的地位，把重心放在「最广谱、最实用」的通用助手领域。

市场并没有出现单一的赢家，反而持续是扩张，催生了更多的模型、更强的多样性和持续的创新。并且，价格不降反升。例如，AI 代码能力不错、文本生成图像也备受好评的 Grok Heavy ，每个月的订阅费高达 300 美元，在几年前的 ToC 软件中是闻所未闻的。

我们在其他赛道中也看到了类似的模式。回想一下图像生成领域，2022 年时，人们称之为「零和市场（zero-sum）」，或是「一个模型通吃」的局面。但现在，你看到了 Midjourney、Ideogram、Krea、BFL 等众多平台——它们都取得了成功并在市场中和谐共存，因为每个平台都专注于不同的风格或工作流。这些模型之间没有「更好」或「更差」之分，而是在艺术风格和功能上各有侧重，来服务于不同的创作品味和需求。

如果你仔细观察，会发现这些模型根本就不是竞争对手，它们其实是互补的。这与「竞相压价」 （race to the bottom） 的做法恰恰相反，是一场正和游戏（positive-sum game）：使用一个工具反会增加你为另一个工具付费和使用的可能性。

02 

AI 应用生成赛道已经开始细分了

我们相信，同样的情况也正发生在应用生成工具领域，这些工具帮助你用 AI 构建完整的应用程序。人们很容易陷入 Lovable vs Replit vs Bolt 这类竞争的叙事中。但事实是，这并不是一个赢者通吃（winner-take-all）的市场。这个市场规模巨大且在持续增长，有空间容纳多家新兴公司，每一家都在开拓自己的细分领域。

市场已经开始通过以下方式进行细分，不同平台在各个方面已呈现出各自的专长：

原型设计 （Prototyping） ：用于快速验证想法的工具。这类产品需要在美学、指令遵循度和精细的视觉操控方面表现出色，同时能快速实现「快速且粗糙」的业务逻辑。

个人软件 （Personal software）：专为个人和用户的工作流程打造的应用。这类产品主要服务于技术背景较少的用户，需要做到「开箱即用」，甚至可能提供一个易于编辑的综合模板库。

生产级应用 （Production apps）：可供团队或公众使用的正式应用。这类平台需要内置一套必不可少的功能，包括用户认证、数据库、模型托管、支付等集成，并提供一站式的扩展方案。

在上述每个类别中，理论上都会有为不同水平的用户量身定制的平台，从普通消费者到半技术背景的产品经理，再到资深开发者。换句话说，对于每一种应用类型，都会有一系列解决方案，来匹配用户期望的参与深度和技术水平。

03 

忠于单一平台的用户占主流

虽然现在仍处于早期阶段，但这在 Lovable、Bolt、Replit、Figma Make、v0 和 Base44 等核心应用生成平台的交叉浏览行为中已经体现了这一点。根据 Similarweb 的数据，已经浮现出了两类用户。

第一类是忠于单一平台的用户。例如，在过去三个月中，在上述平台群组里，82% 的 Replit 用户和 74% 的 Lovable 用户仅访问了各自的平台。这些用户可能觉得当前各应用生成平台在功能上相似，但因为营销、用户界面 （UI） 或他们看重的特定功能不同，只选择一个主要使用。从实际使用数据来看，Lovable 似乎更多被用于注重美学的网页应用和原型设计，而 Replit 则是更复杂的、以后端为重的应用的首选平台。

第二类是活跃于多个应用生成平台的用户。举个例子：在三个月的时间里，近 21% 的 Bolt 用户也浏览了 Lovable。此外，15% 的 Base44 用户也访问了 Lovable。我们推测，这些是在这些平台上非常活跃的重度用户 （power users），他们以互补的方式使用这些平台。

注：由于 Figma Make 是 Figma 的一个子域名，我们无法通过 Similarweb 独立统计其流量。不过，鉴于它广受好评，我们预计它也会遵循类似的成功模式。

04 

不要通用，要垂直、要专注

事实证明，当涉及帮助用户构建可扩展应用的工具时，专注特定领域要优于通用赛道。专注于开发某一类型的产品，很可能比能生成所有类型但表现平平的产品要好。而且，一个擅长开发集成 SAP 系统的内部工具的应用生成平台，几乎不可能同时也打造出最精确的飞行模拟器应用。

以下是一些应用类别示例，它们对底层应用生成平台所要求的集成方式和约束条件截然不同：

数据/服务封装器 （Data/Service Wrappers） ：用于聚合、丰富或呈现大型现有数据服务或第三方服务的应用，如 LexisNexis 或 Ancestry。其基础设施必须支持对大型数据集的操作。

实用工具 （Utilities）：功能单一、轻量化，旨在解决高度特定需求的应用。例如，PDF 转换器、密码管理器或备份工具。目前大多数横向平台在生成这类应用方面已经做得很好。

内容平台 （Content Platforms）：为发现、流媒体传输或阅读内容而构建的应用。可以想一下 Twitch 或 YouTube，它们拥有支持内容分发的专门基础设施。

商业中心 （Commerce Hubs）：促进交易并从中获利的平台，专注于物流、信任机制、评价体系和价格发现。这类平台需要集成以支持支付、退款、折扣等功能。

生产力工具 （Productivity Tools）：帮助用户或组织完成任务、进行协作和优化工作流程的应用，通常需要与其他服务进行深度集成。

社交/通讯应用 （Social/Messaging Apps）：让用户能够连接、沟通和分享内容的平台，通常会形成网络和社群。其基础设施必须支持高规模的实时互动。

随着更多专注特定领域的应用生成平台出现，我们推测这个领域会延续目前的演进路线发展。每个产品都将拥有其专属的、不重叠的用户群。同时，它们也会吸引一部分在多个平台间工作的资深应用生成用户，这些人会根据专业化需求在不同产品间切换。

留出的空间将不会只容纳一个巨型 App 生成平台，而是可以容纳多个平台。未来，应用生成市场将很像是今天的基础模型市场：一个由大量专业的、有明确侧重的产品组成的生态系统，它们在各自的类别中相互补充，分别取得成功。